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Drowsiness Detection via EEG Pattern Analysis

EEG 패턴 분석을 이용한 졸음 검출

  • Hwang, Boo Hee (Dept of Computer Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
  • Kim, Byeong Man (Dept of Computer Software Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
  • Yang, Yeon-Mo (School of Electronic Engineering, Kumoh National Institute of Technology) ;
  • Lim, Wansu (School of Electronic Engineering, Kumoh National Institute of Technology)
  • 황부희 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 김병만 (금오공과대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 양연모 (금오공과대학교 전자공학부) ;
  • 임완수 (금오공과대학교 전자공학부)
  • Published : 2015.10.28

Abstract

BCI (Brain Computer Interface)는 사람의 두뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스'를 나타내는 것이며 EEG(Electroencephalogram)을 주로 분석하여 인간의 행동이나 의도를 파악한다. 본 논문에서는 EEG를 이용한 행동인식의 하나로 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 제안방법에서는 MindWave를 이용하여 얻은 실험 데이터를 FFT를 이용하여 1초 단위로 스펙트럼을 분석하여 High-Alpha 영역의 시간에 따른 데이터 변화 패턴을 분석하여 졸음을 판단한다. 실험 결과, 100%의 최고 성능을 얻을 수 있었다.

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